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한국어

본 연구는 국가별 리뷰 유용성 영향 요인을 분석하고 비교하며, 이를 바탕으로 리뷰 텍스트와 제품 유형 간의 관계 기반 리뷰 유용성 예측 모형을 개발하는 것을 목표로 한다. 리뷰 유용성에 영향을 미칠 수 있는 주요 특성으로는 리뷰의 길이, 리뷰에 포함된 단어의 수, 리뷰가 가지는 감성, 어휘의 다양성, 문장 구조의 복잡성 등이 있으며, 본 연구에서는 리뷰 유용성에 영향을 미칠 수 있는 언어적 특성들이 실제로 리뷰 유용성에 미치는 영향을 분석하고 이를 바탕으로 리뷰 유용성 예측 모형을 제안하고자 한다. 이를 위해 한국과 미국의 전자상거래 플랫폼으로부터 리뷰 데이터를 수집하여 비교 분석을 수행하여 국가별 전자상거래 플랫폼 사용자들의 리뷰에 대한 태도 및 인식의 차이점을 비교한다. 본 연구는 데이터 수집 및 전처리, 리뷰 유용성 영향 요인 분석 및 비교, 리뷰 유용성 예측 모형 개발과 예측 모형 평가 및 해석의 순서로 진행된다. 먼저 데이터 수집 및 전처리 단계에서는 국가별 대표 온라인 전자상거래 플랫폼에서 리뷰 데이터를 수집하고, 텍스트 정제, 결측치 및 중복 데이터 제거, 불용어 처리, 감성 분석 등을 수행하여 분석 가능한 형태로 데이터 베이스를 구축한다. 이후 로지스틱 회귀 분석(Logistic Regression)을 활용하여 각 요인이 리뷰 유용성에 미치는 영향을 분석하고, 국가 간 차이를 비교한다. 분석된 리뷰 유용성 영향 요인을 기반으로 그래프 신경망(Graph Neural Network, GNN) 모형을 구축하여 리뷰 유용성 예측을 수행하고, 예측 성능을 정확도, 정밀도, 재현율과 F1-Score를 사용해 검증한다. 또한 예측 모형의 해석 가능성을 확보하기 위하여 설명 가능한 인공지능(XAI) 기법인 GNN Explainer를 적용하여, 각 입력 특성이 리뷰 유용성 예측 결과에 얼마나 기여하는지를 시각적으로 분석한다. 본 연구는 다국어 리뷰 데이터를 활용하여 국가별 리뷰 유용성에 영향을 미치는 영향을 비교 및 검증하며 이를 통해 글로벌 전자상거래 플랫폼에서 활용 가능한 리뷰 유용성 예측 모형을 제시하고, 향후 리뷰 기반 추천 시스템 및 고객 경험 개선을 위한 전략 수립 등에 기여할 수 있을 것으로 기대된다.